当前人工智能处于从“不能实用”到“可以实用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈，理论创新和产业应用发展空间巨大。可以说，人工智能的春天刚刚开始。
人工智能宏观发展趋势 1、从专用智能到通用智能
如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，即是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。通用智能被认为是人工智能皇冠上面的明珠，是全世界科技巨头竞争的焦点。美国军方也开始规划通用智能的研究，他们认为通用人工智能喝自主武器，是显著优于现在人工智能技术体系发展方向，现有人工智能仅仅是走向通用人工智能的一小步。
2、从机器智能到人机混合智能
人类智能和人工智能各有所长，可以互补。所以人工智能一个非常重要的发展趋势，是From AI(Artificial Intelligence) to AI(Augmented Intelligence)，两个AI含义不一样。人类智能和人工智能不是零和博弈，“人+机器”的组合
将是人工智能演讲的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态。
3、从“人工+智能”到自主智能系统
人工采集和标注大样本训练数据，是这些年来深度学习取得成功的一个重要基础或者重要人工基础。比如要让人工智能明白一副图像中哪一块是人、哪一块是草地、哪一块是天空，都要人工标注好，非常费时费力。此外还有人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、用户需要人工适配智能系统等。所以有人说，目前的人工智能有多少智能，取决于付出多少人工，这话不太精确，但确实指出了问题。下一步发展趋势是怎样以极少人工来获得最大程度的智能。人类看书可学习到知识，机器还做不到，所以一些机构例如谷歌，开始试图创建自动机器学习算法，来降低AI 的人工成本。
4、机器视觉：
人工智能使机器能够执行需要人工处理的任务。而这些任务需要做出一定的决策，机器必须能够根据当时的环境做出比较好的决策。这将需要一个计算机不仅可以计算,也可以有一定的情报。为了对周围环境做出好的决策，您需要分析周围环境，也就是说，机器可以看到周围环境并理解它们。就像人们一样。因此，
机器视觉是人工智能中一个非常重要的领域。
5、视网膜识别：
视网膜是眼睛底部的血细胞层。视网膜扫描是利用低密度红外捕捉视网膜独特的特征，捕捉血细胞的唯一模式。也是一种用于生物识别功能,有些人甚至认为视网膜是比虹膜独特的生物学特性,在激光眼科视网膜识别技术要求获得视网膜的独特性的特点。
以上就是有关人工智能的一些相关介绍，希望对您进一步的认识了解有所帮助。
人工智能的未来趋势 - 图文
